Esse projeto consiste na utilização de técnicas de Processamento de Imagens para realizar a determinação de tamanho de grão para imagens de micrografia de metais. Essa tarefa é atualmente realizada manualmente por estudantes de Engenharia de Materiais. O objetivo final é a criação de um site ou aplicativo para computador ou smartphone que realize essa tarefa automaticamente.
#nbi:hide_in
#Bibliotecas
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
from PIL import Image
from IPython.display import FileLink
import ipywidgets as widgets
from ipywidgets import interact
import nbinteract as nbi
import time
show = True
binder = True
n_real = 0
#nbi:hide_in
def getCircle(n):
'''kernel has size NxN'''
# xx and yy are 200x200 tables containing the x and y coordinates as values
# mgrid is a mesh creation helper
xx, yy = np.mgrid[:n,:n]
# circles contains the squared distance to the (100, 100) point
# we are just using the circle equation learnt at school
circle = (xx - np.floor(n/2)) ** 2 + (yy - np.floor(n/2)) ** 2
circle = circle<=np.max(circle)*.5
circle = np.uint8(circle)
return circle
def processing(img):
'''
return img_contours, img_borders, img_colored, resultado, erro
'''
#Conversão de uma imagem para outro sistema de cores
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#Adaptivo
img_thresh = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 199, 3)
#Fechamento
kernel = getCircle(3)
img_open = cv2.morphologyEx(img_thresh,cv2.MORPH_CLOSE,kernel, iterations = 0)
img_open = cv2.erode(img_open, kernel, iterations=3)
#print("dtype=", img_open.dtype)
#Desenhando borda na imagem
y,x = img_open.shape
#print(img_open.dtype)
color = 0
img_open[:, 0] = 0; img_open[:, x-1] = 0; img_open[0, :] = 0; img_open[y-1, :] = 0
#Gerando Lista de Contornos
cv2MajorVersion = cv2.__version__.split(".")[0]
if int(cv2MajorVersion) >= 4:
contours, _= cv2.findContours(img_open,cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
else:
_, contours, _ = cv2.findContours(img_open,cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#Ordenando Lista de Contornos de acordo com a área
contours = sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)
#print("n_contours_before =", len(contours))
#Selecionando apenas contornos cuja área é maior que algum valor
min_area = 20.0
contours = [c for c in contours if cv2.contourArea(c)>min_area]
#print("n_contours_after =", len(contours))
#Desenhando Contornos na imagem original
verde = (0,255,0)
img_contours = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, verde, 3)
#Separando grãos das bordas
faixa = 3
n_borda = 0
img_borders = np.int32(np.ones(img.shape))
red = [0,255,0]
blue = [255,0,0]
for c in contours:
(x_ini,y_ini,w,h) = cv2.boundingRect(c)
x_end = x_ini+w; y_end = y_ini+h
y_img, x_img = img_thresh.shape
if 0<x_ini<faixa or 0<y_ini<faixa or x_img-faixa<x_end<x_img or y_img-faixa<y_end<y_img:
n_borda +=1
random_red = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
random_red[0] = 255
img_borders = cv2.fillPoly(img_borders, [c], random_red)
else:
random_blue = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
random_blue[1] = 255
img_borders = cv2.fillPoly(img_borders, [c], random_blue)
#print(n_borda)
#Preenchendo contornos
img_colored = np.int32(np.ones(img.shape))
img_out = img.copy()
for c in contours:
random_color = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
img_colored = cv2.fillPoly(img_colored, [c], random_color)
img_out = cv2.drawContours(img_out, [c], -1, random_color, 3)
#resultados
#print("n_contours =", len(contours))
#print("n_borda =", n_borda)
resultado = len(contours)-round(n_borda/2)
#print("resultado =", resultado, "grãos")
erro=0
if n_real>0:
#print("n_real =", n_real)
erro = abs(n_real-resultado)
#print("erro =", erro)
return img_contours, img_borders, img_colored, img_out, resultado, erro
#nbi:hide_in
#Upload da imagem
uploader = widgets.FileUpload()
display(uploader)
#nbi:hide_in
#Conversão da imagem e display inicial
img = np.ones([5,5])
def convert(mostrar):
global img
if mostrar:
[uploaded_file] = list(uploader.value)
binary = uploader.value[uploaded_file]['content']
img = Image.open(BytesIO(binary))
img = np.asarray(img)
plt.figure(figsize=(5,5))
return plt.imshow(img, 'gray');
else:
return 0
interact(convert, mostrar=(0,1));
#nbi:hide_in
#Processamento principal
img_out = img.copy()
def results(mostrar):
global img,img_out
if mostrar:
img_contours, img_borders, img_colored, img_out, resultado, erro = processing(img)
plt.figure(figsize=(5,5))
print("Resultado =", resultado)
print("Erro =", erro)
return plt.imshow(img_out, 'gray');
else:
return 0
interact(results, mostrar=(0,1));
#nbi:hide_in
#nbi:hide_out
#Donload da imagem
def download(switch):
if switch:
filename = './img_out.jpg'
cv2.imwrite(filename,img_out)
local_file = FileLink(filename, result_html_prefix="Click here to download: ")
return local_file
else:
return 0
interact(download, switch=(0,1));
#Abrindo imagem
if binder:
[uploaded_file] = list(uploader.value)
binary = uploader.value[uploaded_file]['content']
img = Image.open(BytesIO(binary))
img = np.asarray(img)
else:
img = plt.imread('data/aço 1010 50x - corrigido (1).jpg')
img_thresh = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 199, 3)
print(img.shape)
#Conversão de uma imagem para outro sistema de cores
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#Visualização de imagem individual
if show: plt.figure(figsize=(5,5)); plt.title("img_gray"); fig = plt.imshow(img_gray, 'gray')
#Adaptivo
img_thresh = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 199, 3)
print("dtype=", img_thresh.dtype)
if show: plt.figure(figsize=(5,5)); plt.title("img_thresh"); fig = plt.imshow(img_thresh, 'gray')
#Fechamento
def getCircle(n):
'''kernel has size NxN'''
# xx and yy are 200x200 tables containing the x and y coordinates as values
# mgrid is a mesh creation helper
xx, yy = np.mgrid[:n,:n]
# circles contains the squared distance to the (100, 100) point
# we are just using the circle equation learnt at school
circle = (xx - np.floor(n/2)) ** 2 + (yy - np.floor(n/2)) ** 2
circle = circle<=np.max(circle)*.5
circle = np.uint8(circle)
return circle
kernel = getCircle(3)
img_open = cv2.morphologyEx(img_thresh,cv2.MORPH_CLOSE,kernel, iterations = 0)
img_open = cv2.erode(img_open, kernel, iterations=3)
print("dtype=", img_open.dtype)
if show: plt.figure(figsize= (20,20))
if show: plt.subplot(121); plt.title('img_thresh'); fig=plt.imshow(img_thresh, 'gray')
if show: plt.subplot(122); plt.title('img_open'); fig=plt.imshow(img_open, 'gray')
#Desenhando borda na imagem
y,x = img_open.shape
print(img_open.dtype)
color = 0
img_open[:, 0] = 0; img_open[:, x-1] = 0; img_open[0, :] = 0; img_open[y-1, :] = 0
if show: plt.figure(figsize= (10,10))
if show: plt.subplot(121); plt.title('img_open'); fig = plt.imshow(img_open[:100,:100], 'gray')
if show: plt.subplot(122); plt.title('img_open'); fig = plt.imshow(img_open[1200:,1400:], 'gray')
#Gerando Lista de Contornos
cv2MajorVersion = cv2.__version__.split(".")[0]
if int(cv2MajorVersion) >= 4:
contours, _= cv2.findContours(img_open,cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
else:
_, contours, _ = cv2.findContours(img_open,cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#Ordenando Lista de Contornos de acordo com a área
contours = sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)
print("n_contours_before =", len(contours))
#Selecionando apenas contornos cuja área é maior que algum valor
min_area = 20.0
contours = [c for c in contours if cv2.contourArea(c)>min_area]
print("n_contours_after =", len(contours))
#Desenhando Contornos na imagem original
verde = (0,255,0)
img_out = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, verde, 3)
if show: plt.figure(figsize= (20,20))
if show: plt.subplot(121); plt.title('img_thresh'); fig=plt.imshow(img_thresh, 'gray')
if show: plt.subplot(122); plt.title('img_out'); fig=plt.imshow(img_out, 'gray')
faixa = 3
n_borda = 0
img_colored = np.int32(np.ones(img.shape))
red = [0,255,0]
blue = [255,0,0]
for c in contours:
(x_ini,y_ini,w,h) = cv2.boundingRect(c)
x_end = x_ini+w; y_end = y_ini+h
y_img, x_img = img_thresh.shape
if 0<x_ini<faixa or 0<y_ini<faixa or x_img-faixa<x_end<x_img or y_img-faixa<y_end<y_img:
n_borda +=1
random_red = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
random_red[0] = 255
img_colored = cv2.fillPoly(img_colored, [c], random_red)
else:
random_blue = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
random_blue[1] = 255
img_colored = cv2.fillPoly(img_colored, [c], random_blue)
print(n_borda)
if show: plt.figure(figsize=(20,20)); plt.title("img_colored"); fig = plt.imshow(img_colored, 'gray')
#Preenchendo contornos
img_colored = np.int32(np.ones(img.shape))
img_out = img.copy()
for c in contours:
random_color = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
img_colored = cv2.fillPoly(img_colored, [c], random_color)
img_out = cv2.drawContours(img_out, [c], -1, random_color, 3)
if show: plt.figure(figsize=(20,20)); plt.title("img_colored"); fig = plt.imshow(img_colored, 'gray')
#Visualizando novamente
plt.figure(figsize= (15,15))
plt.subplot(121); plt.title('img'); fig=plt.imshow(img[-800:,-800:], 'gray')
plt.subplot(122); plt.title('img_out'); fig=plt.imshow(img_out[-800:,-800:], 'gray')
print("n_contours =", len(contours))
print("n_borda =", n_borda)
resultado = len(contours)-round(n_borda/2)
print("resultado =", resultado, "grãos")
if n_real>0:
print("n_real =", n_real)
erro = abs(n_real-resultado)
print("erro =", erro)